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摘要:
利用机载LiDAR建立数字高程模型(DEM),点云滤波是至关重要的一环.铁路勘察项目地形复杂多变,传统的点云滤波算法需要根据地形的复杂程度设置不同的参数,且无法适应陡坡、狭长地物和间断的复杂地形场景区域.为提高点云滤波精度,降低参数设置经验门槛,介绍一种基于布料模拟的点云滤波算法(CSF).该方法通过将原始点云进行倒置,模拟布料覆盖倒置点云表面的物理过程,分析布料粒子节点与邻近激光点之间的相互作用,从而确定布料节点位置产生地面近似值,最后通过比较布料节点生成的近似表面和原始点云之间的距离,以及设置的阈值提取原始点云的地面点.实验结果表明,该方法总误差低于11%,kappa系数优于92%,与传统的点云滤波算法相比,CSF算法具有滤波效果好、参数设置少、普适性强等优点.
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基于监督学习的机载LiDAR点云滤波方法
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 布料模拟滤波方法在铁路勘测LiDAR中的应用
来源期刊 铁道勘察 学科 地球科学
关键词 布料模拟 点云滤波 机载LiDAR 铁路勘测
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 工程测量
研究方向 页码范围 13-17
页数 5页 分类号 P237|TN713
字数 语种 中文
DOI 10.19630/j.cnki.tdkc.202002270001
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研究主题发展历程
节点文献
布料模拟
点云滤波
机载LiDAR
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铁道勘察
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